風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件故障預(yù)測技術(shù)研究.pdf

1、故障預(yù)測技術(shù)能夠有效識別故障潛在信息，從而避免惡性設(shè)備損壞事故的發(fā)生，以及故障帶來的高維修成本與高發(fā)電量損失，是實(shí)現(xiàn)故障后檢修到預(yù)測性檢修智能化轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵所在。因此，本文通過對風(fēng)電機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、在線監(jiān)測數(shù)據(jù)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)分析與深度挖掘，提煉出隱藏在多源數(shù)據(jù)中的故障特征參數(shù)，展開對風(fēng)電機(jī)組與關(guān)鍵部件的故障預(yù)測技術(shù)研究，為智能化運(yùn)維提供技術(shù)支撐。
　　首先為提高數(shù)據(jù)源質(zhì)量，對缺失、無效、失真的“壞數(shù)據(jù)”進(jìn)行辨識與重構(gòu)。然后依據(jù)S

2、CADA數(shù)據(jù)，建立非線性狀態(tài)觀測（NEST）模型并加以改進(jìn)，提出一種考慮樣本優(yōu)化的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)測方法，并與不同模型進(jìn)行對比，驗(yàn)證模型的時(shí)效性與優(yōu)越性，通過對振動(dòng)信號加速度值的時(shí)域、頻域分析，提出一種基于Hilbert變換的齒輪箱故障預(yù)測方法，應(yīng)用D-S證據(jù)理論將以上兩種預(yù)測結(jié)果進(jìn)行信息融合，獲得更科學(xué)、更符合實(shí)際的故障預(yù)測結(jié)果。其次依據(jù)現(xiàn)場試驗(yàn)，對偏航系統(tǒng)進(jìn)行功率特性測試、偏航精度測試，有效預(yù)測偏航系統(tǒng)存在偏航制導(dǎo)故障，并對故障